Comment organiser des centaines de gigaoctets de photos de famille sans nuages ni abonnements

J'ai une archive photo qui s'étend sur environ quinze ans sur un disque externe. C'est un vrai désordre : d'anciens JPEG de compact, de lourds fichiers RAW d'un reflex numérique, des Live Photos d'un iPhone, et plein de doublons issus de sauvegardes ratées. Ça vous parle ?

Cette collection ne fait que s'agrandir chaque année. Uploader un téraoctet de photos personnelles sur des services cloud comme Google Photos ou Apple iCloud n'est pas toujours souhaitable pour des raisons de confidentialité, et payer des abonnements de stockage récurrents finit par coûter cher. Les outils de catalogage comme Lightroom sont gourmands en ressources et vous enferment dans des bases de données propriétaires. Ce que je veux, c'est quelque chose de simple : un logiciel qui lit les dossiers existants sur le disque, recherche rapidement, et n'envoie nulle part vos données.

J'ai récemment découvert un projet intéressant appelé Lap qui vise précisément à résoudre ce problème.

Qu'est-ce que Lap

Lap est un gestionnaire de photos open source pour macOS, Windows et Linux. Le principe fondamental des auteurs est le fonctionnement en local, sans cloud et sans dépendance forte aux bases de données propriétaires (approche « dossier en premier »).

L'application ne vous force pas à importer les fichiers dans un conteneur monolithique unique. Vous pointez simplement vers les répertoires sur votre disque ou votre lecteur réseau, et le programme les indexe, lit les métadonnées et construit une vitrine de visualisation pratique. Si vous décidez de supprimer l'application, vos dossiers d'origine resteront exactement tels qu'ils étaient.

Fonctionnalités pratiques

Contrairement à de nombreux visionneurs légers, ce projet gère les tâches de tri habituelles d'une bibliothèque média pour plus de 100 000 fichiers.

Recherche locale par réseaux de neurones

La fonctionnalité la plus intéressante est la recherche intégrée sans appel aux API externes. Elle utilise CLIP pour les requêtes textuelles (comme rechercher « chien sur la plage » ou « anniversaire ») et InsightFace pour le regroupement des visages. La recherche sémantique fonctionne dans une cinquantaine de langues, y compris le russe. Tout le traitement se fait localement sur votre CPU ou GPU via ONNX Runtime.

Gestion intelligente des formats

Quiconque photographie avec un appareil photo et un téléphone a rencontré ce désordre visuel :

• Paires RAW + JPEG : le programme peut regrouper des clichés identiques dans un seul élément d'interface tout en conservant les deux fichiers sur le disque. Lors du déplacement ou de la suppression, la paire est traitée ensemble.
• Apple Live Photos : les fichiers HEIC et les MOV/AAE associés sont correctement liés, lus directement dans le visionneur, et ne se cassent pas lors de la copie.

Sélection et nettoyage des doublons

Pour trier des séances photo, il existe un mode de comparaison à quatre panneaux pour les images. Vous pouvez éliminer rapidement les doublons flous, attribuer des notes ou des étiquettes de couleur. Le scanner de doublons intégré trouve les fichiers identiques et envoie les extras à la corbeille par lots.

Prise en charge de plus de 60 formats

Le programme gère les formats courants comme JPG, PNG, WebP, les formats modernes AVIF et JXL, les formats rares comme PSD ou EXR, et les fichiers RAW de pratiquement tous les principaux fabricants (CR3, NEF, ARW, DNG, RAF, etc.).

Sous le capot

L'architecture du projet semble propre et pragmatique :

• Backend : Rust et le framework Tauri. Cela garde l'application légère et l'empêche de consommer des gigaoctets de RAM comme le font souvent les applications Electron.
• Frontend : Vue 3, Vite et Tailwind CSS avec daisyUI. L'interface est réactive et la frise chronologique ne tremble pas lors du défilement rapide.
• Stockage des données : SQLite pour les index, les tags et les albums intelligents.
• Traitement image et vidéo : wrappers autour de LibRaw, libheif, libjpeg-turbo et FFmpeg.

Pour exécuter et compiler depuis les sources, vous aurez besoin de Rust stable, Node.js 20+ et pnpm :

git clone --recursive https://github.com/julyx10/lap.git
cd lap
git submodule update --init --recursive
cargo install tauri-cli --version "^2.0.0" --locked

# Загрузка локальных моделей и утилит
./scripts/download_models.sh
./scripts/download_ffmpeg_sidecar.sh

# Запуск dev-окружения
cd src-vite && pnpm install && cd ..
cargo tauri dev

Si compiler manuellement n'est pas votre truc, il existe des versions préconstruites sur GitHub : DMG pour macOS (avec support Apple Silicon et Intel), MSI pour Windows, et paquets DEB pour Linux. Sur macOS, l'application peut également être installée via Homebrew :

brew tap julyx10/lap
brew install --cask lap

Travailler avec les métadonnées

Voici un détail important à connaître dès le départ. Lap lit les données EXIF standard (date, appareil photo, objectif, coordonnées) directement depuis les fichiers. Mais les collections utilisateur, les notes, les albums intelligents et les visages reconnus sont stockés dans la base de données de l'application, et non réécrits dans les fichiers XMP sidecar.

Ainsi, si vous renommez ou déplacez un dossier en dehors de Lap via un explorateur de fichiers classique, l'application devra rescanner le répertoire. Les développeurs recommandent d'effectuer les opérations de tri de base directement dans l'interface du programme, et de sauvegarder périodiquement les paramètres via l'onglet Stockage.

À qui ce projet est destiné

Lap est idéal pour ceux qui :

• Conservent une grande archive photo sur un NAS domestique ou un disque dur externe et souhaitent l'organiser.
• Valorisent la confidentialité et ne veulent pas envoyer de photos de famille sur des clouds tiers.
• Ont besoin d'un outil rapide pour la sélection initiale de photos RAW sans logiciel de traitement lourd.

Le projet est encore en évolution, mais offre déjà un ensemble de fonctionnalités mature pour un usage quotidien. Si vous en avez marre du chaos dans vos dossiers photo, Lap mérite vraiment qu'on y jette un coup d'œil.